DeepSeek V3.2 双模型发布：线性复杂度长文本 + 无惩罚深度思考，开源阵营再冲第一梯队

DeepSeek 发布 V3.2（标准版）与 V3.2-Speciale(深度思考版)，官方评测显示:

- V3.2在128k 上下文场景下与 GPT-5互有胜负

- V3.2-Speciale 在 MMLU、HumanEval 等基准中与 Gemini3Pro 打平，IMO2025盲测获金牌分数线83.3%

转正稀疏注意力（DSA）是核心升级:通过“目录”式路由token，将长文本计算复杂度从O(n²)降至O(n)，显存占用下降40%，推理速度提升2.2倍，首次在开源模型实现百万token单卡推理。

后训练环节，团队把>10%整群算力投入强化学习，采用组对强化学习（GRPO）+多数投票，让模型在代码、数学与工具调用任务上逼近闭源对手。V3.2-Speciale取消“思考长度惩罚”，鼓励更长链式推理，平均输出token较Gemini3Pro高32%，但准确率提升4.8个百分点。

模型已上线GitHub与Hugging Face，权重采用Apache2.0协议，允许商业化。DeepSeek表示，下一步将开源长文本DSA内核与RL训练框架，继续把“闭源优势”转化为社区基础设施。行业评论称，若后续版本保持迭代节奏，开源阵营有望在2026年前实现“长文本+推理”双重领先。